【BEVNeXt：新型3D目标检测框架】

文章预览

《BEVNeXt: Reviving Dense BEV Frameworks for 3D Object Detection》是一篇在CVPR 2024上发表的论文，由Zhenxin Li, Shiyi Lan, Jose M. Alvarez, Zuxuan Wu共同撰写。该论文提出了一个名为BEVNeXt的新型3D目标检测框架，旨在改进传统的基于稠密鸟瞰图（Bird\x26amp;#39;s Eye View, BEV）的方法。BEVNeXt通过引入一系列增强组件，包括条件随机场（CRF）调制的深度估计模块、长期时间聚合模块以及结合透视技术和CRF调制深度嵌入的两阶段目标解码器，显著提升了在nuScenes基准测试中的性能，达到了64.2 NDS的优异 (https://github.com/woxihuanjiangguo/BEVNeXt)。 论文的主要内容和贡献可以总结如下： 1. 提出了CRF调制的深度估计模块，以提高深度估计的精度并解决深度监督的挑战。 2. 开发了Res2Fusion模块，通过扩展感受野来增强长期时间聚合能力。 3. 设计了一个两阶段的目标解码器，结合透视技术和CRF调制 ………………………………